【Storm】四、Storm程序并发机制、任务提交过程、消息容错机制

大纲：

Workers (JVMs): 在一个物理节点上可以运行一个或多个独立的JVM 进程。一个Topology可以包含一个或多个worker(并行的跑在不同的物理机上), 所以worker process就是执行一个topology的子集, 并且worker只能对应于一个topology
Executors (threads): 在一个worker JVM进程中运行着多个Java线程。一个executor线程可以执行一个或多个tasks。但一般默认每个executor只执行一个task。一个worker可以包含一个或多个executor, 每个component (spout或bolt)至少对应于一个executor, 所以可以说executor执行一个compenent的子集, 同时一个executor只能对应于一个component。
Tasks(bolt/spout instances)：Task就是具体的处理逻辑对象，每一个Spout和Bolt会被当作很多task在整个集群里面执行。每一个task对应到一个线程，而stream grouping则是定义怎么从一堆task发射tuple到另外一堆task。你可以调用TopologyBuilder.setSpout和TopBuilder.setBolt来设置并行度 — 也就是有多少个task。

defaults.yaml < storm.yaml < topology-specific configuration

< internal component-specific configuration < external component-specific configuration

worker processes的数目, 可以通过配置文件和代码中配置, worker就是执行进程, 所以考虑并发的效果, 数目至少应该大亍machines的数目
executor的数目, component的并发线程数，只能在代码中配置(通过setBolt和setSpout的参数), 例如, setBolt("green-bolt", new GreenBolt(), 2)
tasks的数目, 可以不配置, 默认和executor1:1, 也可以通过setNumTasks()配置 Topology的worker数通过config设置，即执行该topology的worker（java）进程数。它可以通过 storm rebalance 命令任意调整。

【Storm】四、Storm程序并发机制、任务提交过程、消息容错机制

3个组件的并发度加起来是10，就是说拓扑一共有10个executor，一共有2个worker，每个worker产生10 / 2 = 5条线程。

绿色的bolt配置成2个executor和4个task。为此每个executor为这个bolt运行2个task。

Storm支持在不 restart topology 的情况下, 动态的改变(增减) worker processes 的数目和 executors 的数目, 称为rebalancing. 通过Storm web UI，或者通过storm rebalance命令实现：

storm rebalance mytopology -n 5 -e blue-spout=3 -e yellow-bolt=10

【Storm】四、Storm程序并发机制、任务提交过程、消息容错机制

在storm中，可靠的信息处理机制是从spout开始的。
一个提供了可靠的处理机制的spout需要记录他发射出去的tuple，当下游bolt处理tuple或者子tuple失败时spout能够重新发射。
Storm通过调用Spout的nextTuple()发送一个tuple。为实现可靠的消息处理，首先要给每个发出的tuple带上唯一的ID，并且将ID作为参数传递给SoputOutputCollector的emit()方法：collector.emit(new Values("value1","value2"), msgId); messageid就是用来标示唯一的tupke的，而rootid是随机生成的给每个tuple指定ID告诉Storm系统，无论处理成功还是失败，spout都要接收tuple树上所有节点返回的通知。如果处理成功，spout的ack()方法将会对编号是msgId的消息应答确认；如果处理失败或者超时，会调用fail()方法。

Storm 系统中有一组叫做"acker"的特殊的任务，它们负责跟踪DAG（有向无环图）中的每个消息。

acker任务保存了spout id到一对值的映射。第一个值就是spout的任务id，通过这个id，acker就知道消息处理完成时该通知哪个spout任务。第二个值是一个64bit的数字，我们称之为"ack val"，它是树中所有消息的随机id的异或计算结果。

ack val表示了整棵树的的状态，无论这棵树多大，只需要这个固定大小的数字就可以跟踪整棵树。当消息被创建和被应答的时候都会有相同的消息id发送过来做异或。每当acker发现一棵树的ack val值为0的时候，它就知道这棵树已经被完全处理了

【Storm】四、Storm程序并发机制、任务提交过程、消息容错机制

有三种方法可以去掉消息的可靠性：

将参数Config.TOPOLOGY_ACKERS设置为0，通过此方法，当Spout发送一个消息的时候，它的ack方法将立刻被调用；

Spout发送一个消息时，不指定此消息的messageID。当需要关闭特定消息可靠性的时候，可以使用此方法；

最后，如果你不在意某个消息派生出来的子孙消息的可靠性，则此消息派生出来的子消息在发送时不要做锚定，即在emit方法中不指定输入消息。因为这些子孙消息没有被锚定在任何tuple tree中，因此他们的失败不会引起任何spout重新发送消息。